gensim

只是懒得想了

使用 Gensim 进行主题建模（LDA）与词向量训练（Word2Vec）的完整指南在自然语言处理（NLP）中，主题建模和词向量表示是理解文本语义结构的两大基石。gensim 是一个功能强大且高效的 Python 库，专为大规模无监督语言建模设计，尤其擅长实现 Latent Dirichlet Allocation (LDA) 和 Word2Vec 模型。

【NLP】如何实现快速加载gensim word2vec的预训练的词向量模型通过以下代码，实现加载word2vec词向量，每次加载都是几分钟，效率特别低。（1）方案一第一次加载后保存为能够快速加载的文件，第二次加载就能快读读取。

酸甜小龙虾

pytorch nn.Embedding 读取gensim训练好的词/字向量（有例子）*也许看了上面你依然会一脸懵（别着急，下面给你举个例子）

gensim conherence model C_V 值与其他指标负相关BUG在我用gensim3.8.3 conherence model分析京东评论主题模型时， C_V 与npmi、u_mass出现了强烈的皮尔逊负相关：

我是有底线的